딥러닝입문

딥러닝은 사람의 뇌와 많이 다르다.딥러닝은 인공신경망으로 머신러닝 수학적 모델 방법 중 하나일 뿐 뉴런이나 뇌랑은 많이 다름. (다른 머신러닝 수학적 모델 방법으로는 로지스틱 회귀나 선형 회귀 등이 있음) 다만 딥러닝은 머신러닝이 처리하기 어려운 데이터를 더 잘처리한

do it! 딥러닝 입문 강의 들으며 필기용.. 선형 회귀 데이터 직접 만들지 않고 사이킷런이나 텐서플로우 같은 머신러닝 라이브러리의 예제 데이터 이용 diabetes의 data와 target 모두 넘파이 배열이다. (442,10)의 경우 442개 샘플과 10개의

do it! 딥러닝 입문 강의 들으며 필기용.. 초기 인공지능 알고리즘과 로지스틱 회귀, 이진분류 이진분류는 True(1) /False(0 또는 -1)로 구분하는 문제 y는 step function(계단함수) y = 1 (if z>0),과 -1 w1 * x1 +

do it! 딥러닝 입문 강의 들으며 필기용..데이터 세트는 보통 80 20의 비율로 준비하고 이는 훈련 세트+ 검증세트 와 테스트 세트의 비율이다. 80비율을 훈련세트 60%, 검증세트 (또는 개발세트)20%, 테스트 세트 20%으로 구성한다.학습률(Learning